Generowanie leadów B2B, Lead scoring z AI

LLMy i SaaS toole do lead scoringu – światowe i polskie podejście

Wzrost popularności generatywnej AI sprawił, że lead scoring – temat przez lata traktowany jak nieco nudna matematyka sprzedażowa – nagle znalazł się w centrum uwagi. Kiedyś scoring opierał się na prostych regułach: otworzył maila, kliknął w link, odwiedził stronę – dostawał punkty. Dziś na scenę wchodzą modele językowe (LLM-y), które potrafią oceniać intencję klienta na podstawie treści jego zapytania, tonu odpowiedzi czy nawet częstotliwości interakcji.

Na Zachodzie prym wiodą rozwiązania takie jak 6sense, Clearbit czy ZoomInfo – platformy, które łączą intent data, scoring predykcyjny i automatyzację outreachu. Dzięki integracji z CRMem handlowiec dostaje gotową podpowiedź: ten lead warto zadzwonić dziś, ten drugi może poczekać do przyszłego tygodnia. Modele AI analizują dziesiątki sygnałów jednocześnie – od ruchu na stronie, przez wpisy na LinkedIn, aż po sposób odpowiadania na pierwsze maile. To już nie jest tylko scoring, to predykcja zachowań.

W Polsce widać dwie ścieżki. Pierwsza – lokalne startupy SaaS, które rozwijają własne narzędzia pod potrzeby rodzimych firm. Przykład? Sellizer.io z Rzeszowa, które zaczynało od trackingu ofert, a dziś mocno inwestuje w scoring i automatyzację follow-upów. Druga – implementacje na miarę klienta, gdzie zespoły developerskie (często software house’y) korzystają z API OpenAI czy Claude’a, by budować szyte na miarę algorytmy. Takie podejście stosują np. firmy B2B, które mają krótsze listy potencjalnych klientów, ale potrzebują lepszego rozróżnienia: kto tylko „ogląda”, a kto faktycznie planuje zakup.

Choć brzmi to futurystycznie, praktyka pokazuje, że największym wyzwaniem nie jest samo wdrożenie LLM-ów, ale jakość danych wejściowych. Garbage in – garbage out. Jeśli baza kontaktów jest nieaktualna, a CRM wypełniany byle jak, nawet najlepszy scoring nie ma sensu. Np. firma Apollo, po skonfliktowaniu się z portalem LinkedIn straciła możliwość pobierania najaktualniejszych danych. W tej chwili nawet co 3ci prospect w ich narzędziu jest już nieaktualny.  Tu właśnie polskie firmy mają przewagę: mniejsze skale, krótsze procesy decyzyjne i możliwość szybkiego dostosowania narzędzia do realiów rynku.

Efekt? Jeśli wykorzystasz LLM do analizy intencji, a SaaS do egzekucji, Twoi handlowcy spędzą czas na rozmowach z tymi, którzy naprawdę chcą kupić. To proste, ale właśnie w tej prostocie tkwi przewaga.

W jaki sposób prowadzony jest scoring w SaaS z AI

Dziś, dzięki AI i dużym modelom językowym (LLM), scoring staje się znacznie bardziej kontekstowy. SaaS-y nie tylko zliczają interakcje, ale interpretują ich znaczenie. Algorytm potrafi „zrozumieć”, że odpowiedź typu „jesteśmy zainteresowani w przyszłym kwartale” to wciąż sygnał sprzedażowy, ale innego priorytetu niż krótkie „proszę o ofertę teraz”. Co więcej, analizuje nie tylko treść, ale też tempo reakcji, porę dnia, a nawet to, czy lead angażuje się w inne kanały – np. ogląda webinary albo komentuje posty firmowe na LinkedInie.

W praktyce scoring AI działa na kilku warstwach:

• Warstwa behawioralna – analiza zachowań: kliknięcia, czas spędzony na stronie, pobrane materiały.
• Warstwa semantyczna – interpretacja języka, w tym tonu wypowiedzi w mailach czy czatach.
• Warstwa predykcyjna – porównanie leadów z historią wcześniejszych klientów, aby ocenić, które zachowania najczęściej kończyły się sprzedażą.

Weźmy przykład: SaaS sprzedający narzędzie do automatyzacji marketingu. Zwykły scoring da punkty za pobranie e-booka. Ale scoring AI „zrozumie”, że lead, który pobrał e-book o RODO i zadał pytanie na czacie o integrację z CRM-em, ma znacznie większe prawdopodobieństwo zakupu niż ktoś, kto pobrał trzy różne materiały, ale nie wszedł w dialog.

W Polsce pierwsze rozwiązania tego typu wdrażają startupy skupione na B2B, np. platformy analizujące rozmowy handlowców z klientami. Na świecie liderzy – jak 6sense czy HubSpot z funkcjami AI – idą jeszcze dalej, łącząc scoring z real-time routingiem leadów: handlowiec dostaje notyfikację „rozmawiaj z nim teraz, szansa na deal wynosi 72%” *.

To zmienia grę. Zamiast zgadywać, handlowcy działają w oparciu o sygnały, które AI przetwarza szybciej niż jakikolwiek człowiek. I choć technologia nie zastąpi rozmowy, to precyzyjniej podpowie, kiedy i z kim warto ją zacząć.

Scoring działa tylko, gdy jest ściśle dopasowany do Ciebie

To tyle jeżeli chodzi o scoring inboundowy, a co ze scoringiem dla outboundu? Scoring leadów w outboundzie brzmi na papierze prosto. Wrzucasz bazę kontaktów, system nadaje punkty, handlowcy biorą „najgorętsze” leady i puszczają maile w ruch. Ale w praktyce… to nie działa w taki sposób. Dlaczego? Bo outbound to nie masówka. To precyzja. Jeśli scoring nie jest dopasowany do Twojego modelu biznesowego, do Twoich klientów i do Twojego stylu sprzedaży – stanie się bezużyteczną tabelką z liczbami.

Weźmy typowy rynkowy przykład. Firma software’owa z Warszawy prowadzi kampanię do producentów maszyn przemysłowych. Standardowy scoring daje wysokie punkty każdemu, o kim było wiadomo, że jego przychody urosły od ostatniego roku rozliczeniowego.  Tyle że to żaden wyznacznik, jeżeli chodzi o możliwość inwestycji w oprogramowanie. Zwiększony przychód to zaledwie warunek, który pozwala nam określić, że klienta będzie stać na usługi software house’u. Efekt? Handlowcy próbują umówić spotkania w każdej firmie z odpowiednim przychodem, zamiast zająć się opracowaniem metody na określenie które z ich prospektów mają realne problemy do rozwiązania.

Dopiero gdy zmienią scoring – uwzględniając branżowe sygnały, np. udział w targach Hannover Messe czy ogłoszenia o nowych liniach produkcyjnych – nagle leady zaczną być jakościowo lepsze. Handlowcy przestaną marnować czas, a sprzedaż ruszy.

To jest właśnie sedno outboundowego scoringu. Liczy się nie ilość punktów, ale kryteria, które naprawdę pasują do Twojej rzeczywistości. Dla e-commerce będzie to ruch w sklepie i integracje płatności. Dla SaaS-u – triale, zapytania o API i zaangażowanie na LinkedIn. Dla produkcji – inwestycje w nowe linie, zmiany w zarządzie, kontrakty ogłaszane w mediach branżowych.

Możesz korzystać z gotowych SaaS-ów do scoringu, ale jeśli nie zadasz sobie trudu, by dopasować model do siebie, wyniki będą przypominały horoskop – czasem się sprawdzą, częściej nie. A w sprzedaży nie chodzi o przypadek, tylko o proces.

Dlatego jeśli chcesz, żeby outboundowy scoring faktycznie działał, nie kopiuj cudzych regułek. Skrój go pod własny biznes. To będzie Twoja przewaga.

Jak stworzyć poprawny scoring z AI

Scoring wspierany przez AI kusi obietnicą automatyzacji i precyzji. Ale jeśli nie podejdziesz do tego procesu metodycznie, skończysz z kolejną tabelą pełną „leadów”, które nie prowadzą do niczego. Oto jak zbudować model scoringowy, który naprawdę działa i nie marnuje Twojego czasu ani budżetu.

1. Zacznij od siebie – pełna lista obsłużonych klientów

 Pierwszy krok to audyt. Zrób listę klientów, z którymi faktycznie pracowałeś w ostatnich latach. Nie tylko tych „największych”, ale wszystkich. Potem zastosuj zasadę Pareto – poszukaj tych 20%, którzy wygenerowali 80% przychodów. Reszta? Jeśli trafili do Ciebie przypadkiem, nie inwestuj w ich „klony”. To one będą zjadały Twój budżet i czas, a zwrot będzie marginalny. zasada pareto - nie poszukuj wszystkich, szukaj 20% najlepszych, jeżeli reszta trafiła do Ciebie przypadkowo to nie warto inwestować w pozostałe 80% ponieważ, zje to 80% Twoich wydatków i czasu a przyniesie tylko 20% przychodów, o ile w ogóle się zwróci.

2. Definiuj „lookalike” per branża

 Stwórz zestaw kryteriów, które musi spełnić prospect, aby można go było uznać za podobnego do Twojego najlepszego klienta. Może to być: liczba programistów, stosowanie konkretnej technologii na stronie sklepu internetowego, Google jako operator skrzynki pocztowej. W e-commerce – obroty roczne, liczba produktów w sklepie, integracje płatności. Ważne, by były to warunki mierzalne i łatwe do zweryfikowania. Nie mierz takich rzeczy jak np. “poziom cyfryzacji przedsiębiorstwa”

3. Zbuduj bazę i uzupełnij dane

 Narzędzia takie jak MeetAlfred pomogą Ci zebrać leady i dane kontaktowe, na bieżąco z LinkedIn - niedoskonałej ale cały czas najbardziej aktualnej bazy danych kontaktów dostępnej publicznie. Clay pozwoli na data enrichment – zweryfikowaniu które dane są aktualne, oraz dodaniu danych z innych źródeł, takich jak np. Crunchbase. Pamiętaj, że scoring to nie tylko liczby, ale też kontekst! AI najlepiej działa, gdy dostaje pełny obraz prospecta.

4. Zweryfikuj kryteria w LLM

 Wykorzystaj GPT czy Gemini, aby sprawdzić występowanie 2–3 warunków na prospecta. Przykład: czy firma ma dobre opinie jako pracodawca, czy działa na rynku DACH. AI szybko przeskanuje źródła, ale tu kluczowe ostrzeżenie: nie ufaj wynikom w 100%. Przyjmij margines błędu 20–35%. To naturalny etap – modele stają się coraz lepsze, ale do pełnej niezawodności potrzebują jeszcze co najmniej 3–5 lat.

5. Iteruj i koryguj

 Scoring nie jest jednorazowym ćwiczeniem. Dane się starzeją, a branże zmieniają. Dlatego co kwartał aktualizuj listę warunków i sprawdzaj, czy Twoje 20% najlepszych klientów wciąż wygląda tak samo, jak rok temu.

To prosta zasada: lepiej mieć 50 dobrze wybranych prospectów niż 500 przypadkowych. Outbound działa tylko wtedy, gdy jest dopasowany do Ciebie – AI jest tu pomocnikiem, ale nie zastąpi Twojej strategii.

Nie czujesz się na siłach żeby zacząć samodzielnie?

Wiele firm może Ci pomóc zbudować lead scoring z prawdziwego zdarzenia. Możesz skorzystać zarówno ze spółek konsultingowych, jak i agencji generujących leady  (SalesMeUp). Jeżeli nie wiesz jak się zabrać za zagadnienia albo chcesz poznać naszą opinię o Twoim scoringu, prześlij nam twoją formatkę i otrzymaj nasz komentarz. Nie nie za darmo, musisz w zamian podać swój służbowy adres e-mail ;)

*https://knowledge.hubspot.com/properties/determine-likelihood-to-close-with-predictive-lead-scoring